大佬实操，如何用YOLO11进行脱发检测，并进行精确分类？

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RWKV-7论文解读

本视频主要是我对RWKV-7新架构的论文解读 RWKV-7 "Goose" with Expressive Dynamic State Evolution RWKV-7论文链接：https://arxiv.org/abs/2503.14456

【AI音色克隆】最新CosyVoice V2模型，一键启动整合包！一键克隆音色，解压即用，无需配置环境！| CosyVoice | 音色

本视频来源网络 良心分享，绝无套路！ 本期视频详细测试了音色克隆项目CosyVoiceV2的表现效果，并同CosyVoiceV1模型进行对比。按照同语种克隆(中 - 中，英 - 英，短文本、长文本)、跨语种克隆(中 - 英、英 - 中)，语速调节(0.8x、1.0x、1.2x)、语气控制(方言控制、情绪控制、语气符号)四个方面进行详细对比测试。其中CosyVoiceV1模型不能使用音色克隆进行语气控制，所以只列出了CosyVoiceV2的效果。 个人主观感受： 1、整体上：中文克隆(中 - 中)、语速调节、语气控制的效果较CosyVoiceV1模型提升较大！音色相似度、语气的自然程度都有较大改善！ 2、当前缺点： (1) 英文克隆效果感觉不太稳定，断句、发音有时不太自然。其他语言测试较少，暂时无法总结！ (2) 语气控制中个别方言的效果不太好。 (3) 其他地方也有一些瑕疵，比如断句、发音偶尔仍有问题，但相较于V1模型少了很多。 说明：因为时间有限，测试项、参考音频和生成文本内容的测试样本数选取相对较少，可能生成的音频效果有一定的偶然性，仅供参考。

Redux V2 终极技巧：独家串联法，完美复刻图片，兼容任意flux模型！

🔥你是否还在为AI绘画的人物、风格一致性烦恼？最新的 Redux V2 技术似乎解决了部分问题，但很多教程都告诉你需要绑定特定模型，无法自由搭配 LoRA？ 今天，我将为你揭秘一个 全球首发 的 Redux V2 终极使用技巧！这不仅仅是简单应用，而是通过一种巧妙的 “串联” 方法，让你在 不依赖 特定微调模型（如 flux.1 Alpha）的情况下，也能在标准的 Flux 甚至 Nunchaku 模型上达到惊人的图像复刻效果和一致性。 告别束缚，拥抱自由创作！这个方法不仅效果拔群，还能完美兼容你喜欢的 LoRA 模型，让画面更精美 🎬 你将学到： 1 标准 Redux V2 技术及其局限性介绍 2 特殊 flux.1 Alpha 模型与配套 Redux 的效果展示 3 核心揭秘：独家 Redux V2 “串联”技巧详解 4 实战演示：在 Flux 和 Nunchaku 模型上应用新技巧的效果对比 5 兼容测试：展示新技术与 LoRA 结合的强大威力 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ Flex.1-alpha： https://huggingface.co/ostris/Flex.1-alpha Flex.1-alpha-Redux https://huggingface.co/ostris/Flex.1-alpha-Redux clipvison-512 https://huggingface.co/ostris/ComfyUI-Advanced-Vision new redux for Flex.1-alpha 在线工作流 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1913979039407898626/?inviteCode=kol01-rh107 new redux for flux 在线工作流 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1913989626762330113/?inviteCode=kol01-rh107 new redux for nunchaku 在线工作流 体验地址：https://www.runninghub.cn/post/1913998850091118593/?inviteCode=kol01-rh107 粉丝福利 注册送1000点算力 https://www.runninghub.cn/?utm_source=kol01-RH107 工作流下载 https://github.com/amao2001/ganloss-latent-space/tree/main/workflow/2025-04-22%20new%20redux ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 背景音乐由 AI 生成

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人大李崇轩｜LLaDA：语言模型新范式

嘉宾介绍：李崇轩，中国人民大学高瓴人工智能学院准聘副教授、博士生导师，2010-2019年获清华大学学士和博士学位。主要研究机器学习、深度生成模型，代表性工作部署于DALL·E 2、Stable Diffusion、Vidu等生成式大模型。获国际会议ICLR杰出论文奖、吴文俊优秀青年奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖、中国计算机学会优秀博士论文等，主持国家自然基金重大研究计划培育项目、面上项目等。担任IEEE TPAMI 编委、软件学报编委和ICLR、NeurIPS等国际会议的领域主席。 论文介绍：本次报告聚焦一个问题：自回归是否是通向当前乃至更高水平的生成式智能的唯一范式？本次报告首先从统一概率建模的视角总结当前基础生成模型的发展，并从这个视角出发指出大语言模型的性质（如可扩展性、指令追随、情景学习、对话、无损压缩）主要来自于生成式准则，而非自回归建模独有。基于这些洞察，本次报告基于掩码的扩散语言模型的技术路线，包括基础理论和扩展定律。最终，基于前期成果，训练8B 扩散大语言模型 LLaDA（Large Language Diffusion with mAsking）。在20多个语言、代码、数学等评测集上，LLaDA 8B 全面超过 LLaMA 2，对标 LLaMA 3。并且LLaDA通过非自回归的方式，展示了令人惊讶的可扩展性和多轮对话能力。这些结果不仅挑战了自回归的地位，更加深了我们对生成式人工智能的理解。